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面向6G需求的算力网络技术

首先阐述了6G时代中算力网络存在的意义，并简要说明了算力网络分层结构，然后，结合算力网络（CPN）控制技术，详细说明了分布式控制及集中式控制的工作原理，并对算力网络中的异构计算资源纳管进行了描述，最后详细分析了整个算力网络分层架构中各层的作用及构成，并对算力网络未来的发展进行了总结与展望。

  • 2021-12-01
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未来6G网络内生智能的探讨与分析

将机器学习技术应用到未来6G网络使其具备内生智能，是未来移动通信系统发展的重要趋势之一。对将机器学习技术引入到6G网络的必要性、可行性进行分析，并给出了一种网络内生智能的方式。同时对网络内生智能所引发的机器学习建模问题、模型部署/更新问题、如何应用强化学习的问题、以及标准化问题进行了探讨。这些问题需要在无线网络内生智能化进程中被关注和进一步研究。

  • 2021-12-01
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《中国制造2025》重点领域技术路线图-191页

制造业是实体经济的主体，是国民经济的脊梁，是国家安全和人民幸福安康的物质基础，是我国经济实现创新驱动、转型升级的主战场。世界银行统计数据显示，2010 年以来，我国制造业增加值连续五年超过美国，成为制造大国，一些优势领域已达到或接近世界先进水平。然而，与发达国家相比，我国制造业创新能力、整体素质和竞争力仍有明显差距，大而不强。因此，实现从制造大国向制造强国的转变，是新时期我国制造业应着力实现的重大战略目标。

  • 2021-12-01
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面向6G的去中心化的人工智能理论与技术

去中心化网络架构和原生AI能力是未来6G网络的两个重要发展趋势，现有的依赖于云端服务器或者终端的中心化的AI模式将难以支持6G网络下多终端、多节点的分布式智能协作需求，这种新型的去中心网络环境给AI在模型的训练、数据的采集和处理、模型的部署和推理等方面带来了新的挑战，针对6G网络去中心化计算环境中海量终端设备异构、计算能力差异大、通信网络条件动态变化等特点，分析去中心化的人工智能发展趋势及相关的理论与技术，并提出相关的前瞻性的技术挑战和研究方向。

  • 2021-12-01
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未来移动通信频谱兼容共存研究方法浅析

移动通信赖以生存与发展的根本——无线电频谱资源是有限、宝贵的国家资源。面对未来移动通信网络承载能力要求不断提高的趋势，寻找可用、好用的频谱资源愈加困难。“兵马未动，粮草先行”，频谱研究是移动通信可持续发展需开展的首要工作之一。其中，开展频谱兼容共存研究，寻找业务间共用的技术边界，是非常关键的环节。

  • 2021-12-01
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面向6G的太赫兹信道特性与建模研究的综述

综述了太赫兹信道特性与建模的研究进展。首先，对比分析了太赫兹与低频段信道不同的传播特性，例如分子吸收特性，障碍物表面粗糙度对折射、反射系数的影响特性以及太赫兹波的物理特性等。其次，介绍了两种常用信道建模方法，即统计性和确定性信道建模。最后，总结了基于两种建模方法的太赫兹信道建模的近期研究进展。

  • 2021-12-01
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基于区块链的6G动态频谱共享技术

针对未来6G移动通信网络工作频段更高、覆盖范围更小、建网成本更高、带宽需求更大等问题，分析了6G网络多方共建、频谱动态共享的发展趋势，提出了基于区块链的多方频谱动态共享排队论模型，分析了区块链系统区块体长度对区块处理时延、平均队列长度之间的影响，并结合移动通信网络物理资源分配参数、区块链系统处理能力和业务特征，对基于区块链的频谱动态共享场景进行了仿真对比分析。

  • 2021-12-01
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面向6G的极化编码链路自适应技术

作为第一种达到信道容量的高性能编码，极化码（Polar Code）是未来6G数据传输的重要候选方案，由此提出了面向6G的极化编码链路自适应传输框架。在此框架下，高性能的级联极化编码方案，逼近有限码长信道容量极限；通用的极化编码速率适配，支持高效HARQ机制；灵活的极化编码调制，显著提升链路频谱效率。极化编码链路自适应方案能够显著提升无线传输性能，满足超高可靠低时延与高频谱效率传输要求，在未来6G数据传输中有广泛的应用前景。

  • 2021-12-01
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